新能源汽车国家大数据联盟微课堂围绕新能源汽车、大数据行业的应用现状、发展趋势,邀请行业内专家学者分享自身观点和经验,通过在线授课的形式进行观点分享及互动。旨在促进新能源汽车行业发展、推动大数据技术应用和汽车产业的转型升级,加速实现新能源汽车与大数据的融合发展。
2024年10月24日晚,联盟微课堂第六十七期邀请到天翼云科技有限公司行业中心解决方案总监祁超做客直播间,分享主题为《智能化底座助力汽车行业数字化升级》,以下为课程回顾。
汽车产业加速电动化、网联化、智能化转型,已成为推进新型工业化、发展新质生产力的重要力量。祁老师首先介绍汽车数字化转型的背景和挑战,他指出,当前汽车行业的数字化转型主要受三大驱动因素影响:政策层面的要求、市场需求的驱动以及技术进步的推动。随着国家新基建政策的深入实施和“十四五”规划的逐步推进,汽车行业面临着全面的数字化转型压力。同时,消费者对汽车产品的智能化、网联化需求日益提升,也促使车企加快数字化步伐。
然而,在汽车数字化转型的过程中,车企面临着诸多挑战。祁超提到,这些挑战主要包括:缺少信息系统一体化的顶层设计、资源管理缺乏统一抓手、数据分散难以管理、敏捷开发环境不足等。此外,随着汽车智能化程度的提升,数据安全与隐私保护也成为车企必须面对的重要课题。
针对上述挑战,课程中祁老师提出智能云相关技术及其在汽车行业的应用。他强调,云计算、人工智能和大数据是当前推动汽车行业数字化转型的关键技术。这三者相辅相成,共同构成了一个有机整体。
在云计算方面,云服务商可以为车企提供弹性、可扩展的IT基础设施,帮助车企实现资源的统一管理和高效利用。同时,云服务商还可以提供丰富的云服务,如大数据分析、AI训练等,为车企的业务创新提供有力支撑。
在人工智能方面,AI大模型训练平台可以帮助车企解决部署IT基础设施、环境、AI框架平台、管理平台以及构建大模型和调优等问题。通过一体化平台能力,车企可以更加便捷地进行AI模型的训练和部署。
此外,在智能化和网联化趋势下,数据已成为汽车行业的核心资产。通过构建大数据业务中台,车企可以实现对数据的统一收集、处理和分析,为业务决策提供有力支持。
课程的最后环节,祁超详细介绍了天翼云汽车智能云整体解决方案。他表示,天翼云作为标准的云服务厂商,在汽车行业数字化转型中扮演着数字化赋能者、云网资源提供者和行业使用者的三重角色。
天翼云的汽车智能云整体解决方案主要包括以下几个方面:
(1)全业务场景的数字化平台底座:天翼云可以基于云边端架构,为车企提供包括SP、AI、大数据等在内的全面服务。这些服务可以帮助车企构建全业务场景的数字化平台底座,支撑业务增长。
(2)全场景差异化的云网服务:依托电信优质的网络资源,天翼云可以为车企提供全场景差异化的云网服务。通过云加网加应用的统一管控,车企可以实现云化的升级和转型。
(3)弹性的高性能计算资源:针对车企在产品研发过程中面临的算力需求波动问题,天翼云提供了弹性的高性能计算资源。这些资源可以根据车企的需求进行快速扩容和释放,有效降低成本。
(4)一站式的开发平台:天翼云还构建了一站式的开发平台,为车企提供从数据集准备、模型开发、训练到部署的全链路服务。通过这一平台,车企可以更加便捷地进行AI模型的训练和推理工作。
(5)安全可控的云服务:在数据安全方面,天翼云强调选择安全可控、商业信誉良好的云服务厂商的重要性。同时,天翼云还积极推进国产化改革,为车企提供更加安全可靠的服务。
问题1:在车企智能化、数字化转型的过程中,您认为当前面临的最大的技术挑战是什么?
在车企智能化、数字化转型过程中,面临的技术挑战包括如何有效整合云计算、人工智能、大数据等新兴技术,以及如何实现这些技术在汽车研发、生产、销售等全链条中的深度应用。同时,数据的安全性和可控性,以及技术架构的整合和软件集成等也是重要的技术挑战。
问题2:在汽车行业数字化转型的背景下,您认为哪些新兴技术(比如云计算、人工智能、大数据等)将发挥关键作用,并如何有效整合这些技术,以促进车企的全面升级?
站在新型技术视角来看的话,这三部分(云计算、人工智能和大数据)会成为一个有机的整体,在汽车行业数字化转型中发挥关键作用。云计算可以提供弹性可扩展的计算资源,支持汽车企业实现业务的快速迭代和创新;人工智能则可以帮助企业提升智能化水平,实现自动驾驶、智能客服等应用;大数据可通过深度分析和挖掘,为企业提供更精准的市场洞察和决策支持。为了有效整合这些技术,企业需要构建一套能够将这三部分技术有机整合成一体的技术架构平台,以满足业务发展的需求。同时,企业还需要注重技术的安全性和可控性,选择安全可靠的云服务厂商进行合作。
问题3:车企如何构建一个既满足数字化,智能化的需求,又具备弹性和可控性的新一代基础设施?
一、基础设施的能力全面性
基础设施必须全面具备通算、智算、大数据处理以及人工智能等能力。这些能力是支撑车企进行数字化、智能化转型的基础。
- 通算能力:满足日常业务处理和运算需求。
- 智算能力:支持复杂的智能算法和模型运算,推动车企在自动驾驶、智能推荐等领域的创新。
- 大数据处理能力:对海量数据进行收集、存储、分析和挖掘,为车企提供决策支持。
- 人工智能能力:通过AI技术提升业务效率和创新能力,如智能客服、智能检测等。
二、弹性扩展与资源优化
车企需要构建能够应对业务高峰期和低谷期的弹性基础设施。
- 核心业务内网部署:将核心架构放在内网中,确保数据安全和业务稳定性。
- 通用型能力购买服务:对于海量的计算资源(如GPU、超算资源)和外部存储等通用型能力,可以通过购买大型可靠云厂商的服务来降低成本。这些服务可以根据业务需求进行弹性扩展和释放,避免资源浪费。
三、可控性保障
在选择云厂商和推进国产化时,车企需要注重可控性的保障。
- 选择安全可控的云厂商:云厂商应具备较好的商业信誉、政策背景和技术实力,以确保云服务的稳定性和安全性。车企应与云厂商建立长期合作关系,共同推动技术创新和业务升级。
- 推进国产化改革:在国产化层面,车企需要辩证看待。一方面要积极推进国产化改革,提升自主可控能力;另一方面要在确保业务发展的前提下,合理利用现有设施和客户要求。通过国产化和外部合作的有机结合,实现基础设施的优化和升级。